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如何实现跨区域访问数据 打通不同区域间的VPC网络,具体请参考《跨区域同账号VPC互通》。 在DLI中创建增强型跨源链接,绑定队列。具体请参考《增强型跨源连接》。 添加DLI的路由。具体请参考《增强型跨源连接》。 父主题: 跨源分析问题
如何实现跨数据源查询 跨数据源查询步骤如下: 假设数据存放在华为云上多个不同的地方,例如存放在OBS上。 在DLI中创建数据表,数据表对应的位置配置为数据所在的位置,例如OBS的某个桶路径(该数据实际还是在OBS中,不用迁移)。 在DLI中编写SQL直接查询分析这些数据。 父主题:
Flink SQL作业Kafka分区数增加或减少,不用停止Flink作业,实现动态感知 问题描述 用户执行Flink Opensource SQL, 采用Flink 1.10版本。初期Flink作业规划的Kafka的分区数partition设置过小或过大,后期需要更改Kafka区分数。
WHEN flag IN ('android', 'iphone')THEN user_id ELSE NULL END) AS app_uv 可调整为 COUNT(DISTINCT user_id) FILTER(WHERE flag IN ('android', 'iphone'))
API接口返回的中文字符为乱码,如何解决? DLI接口返回的结果编码格式为“UTF-8”,在调用接口获取返回结果时需要对返回的信息编码转换为“UTF-8”。 例如,参考如下实现对返回的response.content内容做编码格式转换,确保返回的中文格式不会乱码。 print(response.content.decode("utf-8"))
GROUPING SETS 功能描述 GROUPING SETS生成交叉表格行,可以实现GROUP BY字段的交叉统计。 语法格式 1 2 3 SELECT attr_expr_list FROM table_reference GROUP BY col_name_list
GROUPING SETS 功能描述 GROUPING SETS生成交叉表格行,可以实现GROUP BY字段的交叉统计。 语法格式 1 2 3 SELECT attr_expr_list FROM table_reference GROUP BY col_name_list
ROLLUP 功能描述 ROLLUP生成聚合行、超聚合行和总计行。可以实现从右到左递减多级的统计,显示统计某一层次结构的聚合。 语法格式 1 2 3 SELECT attr_expr_list FROM table_reference GROUP BY col_name_list
decode1 decode1函数实现if-then-else分支选择的功能。 命令格式 decode1(<expression>, <search>, <result>[, <search>, <result>]...[, <default>]) 参数说明 表1 参数说明 参数
decode1 decode1函数实现if-then-else分支选择的功能。 命令格式 decode1(<expression>, <search>, <result>[, <search>, <result>]...[, <default>]) 参数说明 表1 参数说明 参数
ROLLUP 功能描述 ROLLUP生成聚合行、超聚合行和总计行。可以实现从右到左递减多级的统计,显示统计某一层次结构的聚合。 语法格式 1 2 3 SELECT attr_expr_list FROM table_reference GROUP BY col_name_list
Development Kit)是对DLI服务提供的REST API进行的作业提交的封装,以简化用户的开发工作。用户直接调用DLI SDK提供的接口函数即可实现使用提交DLI SQL和DLI Spark作业。 DLI支持的SDK分为SDK V3和DLI服务自行开发的SDK。 (推荐)DLI SDK
GROUP BY中使用HAVING过滤 功能描述 利用HAVING子句在表分组后实现过滤。 语法格式 1 2 3 SELECT attr_expr_list FROM table_reference GROUP BY groupby_expression[, groupby_expression…
GROUP BY中使用HAVING 功能描述 利用HAVING子句在表分组后实现过滤。 语法格式 1 2 3 SELECT attr_expr_list FROM table_reference GROUP BY groupby_expression[, groupby_expression…
deflate、snappy、bzip2、xz。 数据类型映射 目前,Avro schema 通常是从 table schema 中推导而来。尚不支持显式定义 Avro schema。因此,下表列出了从 Flink 类型到 Avro 类型的类型映射。 除了下面列出的类型,Flink 支持读取/写入
e、snappy、bzip2、xz。 数据类型映射 目前,Avro schema 通常是从 table schema 中推导而来。尚不支持显式定义 Avro schema。因此,下表列出了从 Flink 类型到 Avro 类型的类型映射。 除了下面列出的类型,Flink 支持读取/写入
e、snappy、bzip2、xz。 数据类型映射 目前,Avro schema 通常是从 table schema 中推导而来。尚不支持显式定义 Avro schema。因此,下表列出了从 Flink 类型到 Avro 类型的类型映射。 除了下面列出的类型,Flink 支持读取/写入
自拓展输出流 用户可通过编写代码实现将DLI处理之后的数据写入指定的云生态或者开源生态。 语法格式 CREATE SINK STREAM stream_id (attr_name attr_type (',' attr_name attr_type)* ) WITH (
自拓展输出流 用户可通过编写代码实现将DLI处理之后的数据写入指定的云生态或者开源生态。 语法格式 CREATE SINK STREAM stream_id (attr_name attr_type (',' attr_name attr_type)* ) WITH (
度和小数位数;从 JVM 角度来看,Planner 在调用自定义函数时需要知道如何将内部数据结构表示为JVM对象。 Flink 自定义函数实现了自动的类型推导提取,通过反射从函数的类及其求值方法中派生数据类型。然而以反射方式提取数据类型并不总是成功的,比如UDTF中常见的Row类型。